¿Pueden pensar las máquinas? La mente humana fue el laboratorio de quien descifró Enigma

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La Segunda Guerra Mundial no fue ganada sólo con militares y armas, sino también gracias a las neuronas de los transcriptores de códigos. El desciframiento de la Enigma fue obra de los analistas ingleses Ian Fleming, Hugo Alexander, John Chadwick y, de forma destacada, Alan Turing. Para enfrentarse a la pregunta de si pueden pensar las máquinas, Turing propuso revisar los conceptos de máquina y de pensar

 

Año 1937. Los mensajes del Ejército, la Marina y la Aviación alemanes resultan indescifrables para los oídos y los ojos los conocidos posteriormente como países Aliados, indefensos ante aquella misteriosa codificación. Como responsable de los códigos, la máquina Enigma era el enemigo a batir. Romper su área de seguridad se convierte en la máxima prioridad de los servicios de inteligencia británicos que, día y noche, trabajan por hallar la clave de un problema irresoluble para muchos.

 

La legendaria Enigma alemana no era más que una caja provista de un teclado, un visor luminoso con las letras del alfabeto, tres rotores extraíbles y seis enchufes. Pulsando una tecla se activaba una señal eléctrica que pasaba a través de los rotores y encendía una letra en el visor. La letra era el mensaje y aquélla que se encendía en el visor su codificación. Un mismo aparato, cuyas posibilidades combinatorias ascendían a unos diez millones de millardos, servía tanto para las codificaciones como para las decodificaciones.

 

Pocos saben que la Segunda Guerra Mundial no fue ganada sólo con militares y armas, sino también gracias a las neuronas de los transcriptores de códigos. El desciframiento de la Enigma fue obra de los analistas ingleses Ian Fleming, Hugo Alexander, John Chadwick y, de forma destacada, Alan Turing, que aprovecharon las debilidades del sistema para cosechar un triunfo allí donde parecía imposible. Como dice el matemático Andrew Hodges, “es sólo una minúscula exageración que Turing salvase a los aliados de los nazis, inventando de paso la computadora y la inteligencia artificial”.

 

Pero de fondo sonaba una pregunta: ¿Es el cuerpo humano una máquina? Y es que en la época de Turing (Londres, 1912-1954) el debate intelectual sobre el determinismo estaba en pleno apogeo. ¿Era la física cuántica la solución al problema de la relación entre la voluntad humana y la determinación?

 

 

La máquina de Turing

 

Alan Turing fue uno de los pensadores que desató ese nudo filosófico, que implicaba no sólo problemas lógicos, sino también religiosos e incluso ontológicos. Buscó la forma de solventar el problema examinando los límites intrínsecos del pensamiento mecánico. ¿Acaso no era el lenguaje lo que separaba al hombre de las máquinas? ¿Podía una máquina de estados finitos y determinados manejar símbolos como un humano? Turing entendió que el único modo de responder a esos interrogantes era describiendo esa máquina de forma exacta o, mejor incluso, construyéndola. La mente humana fue el laboratorio de Turing.

 

La máquina de Turing no es un objeto físico real. En todo caso, sería una especie de programa, una función matemática, una abstracción, un esquema formal que representa cualquier conjunto de instrucciones unívocas. El autómata abstracto y determinista por excelencia. El matemático británico consiguió anticipar, a través de darle vueltas a su idea de máquina universal, una serie de elementos clave en la informática actual: los programas interpretativos, los de almacenamiento de datos, así como la versatilidad de la que disponen hoy los ordenadores. Sin embargo, era consciente de que el ordenador sólo proporcionaba un principio de análisis de las posibilidades cerebrales, formalizando las actividades mecánicas o de racionalidad baja pero excluyendo del todo la intuición. Es por eso que siguió profundizando en lo no-computable e incorporó la idea de una máquina oráculo, que sería capaz de decidir una determinada cuestión indecible. Se trataba de un modelo que ya no consistía en un solo sistema matemático, sino en una progresión de tales sistemas, cada uno de los cuales añadía al anterior una nueva intuición, extrayendo de ella sus posibles consecuencias racionales. Es una combinación de intuición y racionalidad que hoy se conoce con el nombre de interacción hombre-máquina.

 

Para enfrentarse a la pregunta de si pueden pensar las máquinas, Turing propuso revisar los conceptos mismos de máquina y de pensar. Su planteamiento era radical. Definir el primero de los términos no le planteó demasiados quebraderos de cabeza, pues como respuesta siempre tuvo en mente su creación. Pero la segunda cuestión no era para nada baladí, por lo que en su lugar propuso una alternativa: ¿Puede una máquina simular el comportamiento humano y que estos sean indistinguibles?

 

Podemos convenir que una máquina es capaz de simular el comportamiento de un ser humano. Pero la cuestión clave es de grado, y de lo que se trata es de averiguar si dicha simulación se hace de manera tan eficaz que resulte indistinguible de un pensamiento auténticamente humano para un observador externo. Turing no dejó escapar la ocasión de establecer hasta qué punto el ordenador podía efectivamente ‘pensar’, convirtiéndose en el profeta de la inteligencia artificial. Su mayor contribución en este campo apareció en su artículo Maquinaria de cálculo e inteligencia (1950), que esboza una definición operativa de la inteligencia, según la cual se puede afirmar que una máquina piensa cuando un interlocutor que conversa con ella a distancia y por escrito no se percata de que las respuestas no son dadas por un ser humano. Esta cuestión ha estimulado numerosas investigaciones, así como incursiones varias desde el campo de la matemática, la filosofía, la religión, la literatura e incluso la ficción, como sucede con la película Blade Runner, en la que el cazador de androides que encarna Harrison Ford somete a los sospechosos a un intenso interrogatorio hasta determinar si son humanos o replicantes. Denominado en la gran pantalla como test Vogt-Kampff, en realidad se trataba de un remedo del test de Turing.

 

 

Una retahíla de limitaciones

 

Las principales limitaciones con las que se encontraba Turing en su trabajo eran de programación y de ingeniería, pero se mostraba confiado en que el paso del tiempo resolvería ambas. Mientras tanto, el teórico recoge en su escrito hasta nueve hipotéticas objeciones a supuestos dogmas de la época. Empieza por el teológico, que mantiene que el pensamiento es una función única del ser humano: Dios ha proporcionado un alma inmortal a hombres y mujeres, pero solo a ellos y a ningún otro animal. Mucho menos a las máquinas. Sólo el ser humano puede pensar. Turing se muestra radicalmente en contra, aduciendo que representa una grave restricción a la omnipotencia de Dios. ¿Acaso no deberíamos creer que Dios tiene la libertad para conferir alma a un elefante si lo considera justo? ¿Y por qué no entonces a una máquina?

 

La segunda crítica es a lo de meter la cabeza en la arena, en alusión a quienes defienden que las consecuencias de que las máquinas piensen serían demasiado terribles, esperando entonces que nunca puedan hacerlo. Se basa en la concepción de que el hombre es superior al resto de la creación. Turing no considera que el razonamiento sea lo suficientemente importante como para que amerite su refutación, por lo que se limita a ofrecer un consuelo: la transmigración de las almas, es decir, la oportunidad (incluida la revancha) que ofrece el ciclo continuado de nacimiento-vida-muerte-reencarnación tan característico de algunas sabidurías de la India.

 

La tercera discrepancia llega por parte de las matemáticas. Existen diferentes resultados de lógica matemática que pueden utilizarse para demostrar las limitaciones al potencial de las máquinas. La contrarréplica de Turing es que, aun cuando sea cierto que existen limitaciones en el poder de cualquier máquina, nada hace pensar que estas cortapisas no se apliquen igualmente al intelecto humano.

 

La cuarta observación es la de la conciencia. Según la forma más extrema de esta postura, la única manera en la que podríamos estar seguros de que una máquina piensa es convertirnos en máquina y efectivamente sentir que pensamos. Turing se muestra convencido de que la mayoría de partidarios de esta visión solipsista podrían ser reconducidos hasta abandonar su posición.

 

Los argumentos sobre diversas capacidades copan la quinta dificultad. Todos ellos tienen la forma de acepto que puedas hacer que las máquinas hagan todo lo que hasta ahora has mencionado, pero nunca podrás hacer que una de ellas haga algo determinado. Son múltiples las características de ese algo determinado que en este sentido pueden sugerirse, como la capacidad de ser amable, ingenioso o de enamorarse. Turing toma la palabra: “La crítica acerca de que una máquina no puede exhibir gran diversidad de conductas es sólo una manera de decir que no puede tener gran capacidad de almacenamiento”.

 

La analogía de la cáscara de cebolla es el sexto reparo. Al considerar las funciones de la mente o del cerebro encontramos ciertas operaciones que pueden explicarse en términos puramente mecánicos. Pero no se corresponde con una mente real sino que es una especie de cáscara que debemos quitar si queremos encontrar la mente real. Lo que encontramos, sin embargo, es otra cáscara que hay que quitar, y así sucesivamente. ¿Llegaremos alguna vez a la mente real o no nos quedará más remedio que concluir que finalmente no hay nada? En este último caso, la mente sería puramente mecánica.

 

La séptima piedra en el camino sostiene la continuidad del sistema nervioso. Éste no representa el modelo de una máquina, en la que un pequeño error en la información puede marcar una gran diferencia en las dimensiones del impulso de salida. Pero Turing aclara que, siguiendo las condiciones del juego de la imitación, el examinador externo no tendrá ninguna ventaja con esta diferencia. La idea original de este planteamiento se basa en tres personas: un interrogador, un hombre y una mujer; el primero está apartado de los otros dos, con quienes se comunica exclusivamente mediante mensajes escritos, con un objetivo: descubrir quién es la mujer y quién el hombre, que a su vez tratan de confundirle. Turing introduce como variante la sustitución de uno de los interrogados por una máquina.

 

La informalidad del comportamiento es el octavo obstáculo: no es posible producir un conjunto de reglas que pretenda describir lo que una persona debe hacer en cada grupo de circunstancias concebible. Por ejemplo, podría haber una regla que dictara que debemos detenernos al ver la luz roja de un semáforo y avanzar cuando la luz cambie a verde. ¿Y si ambas aparecieran al mismo tiempo? Proporcionar reglas de conducta que cubran toda eventualidad parece imposible. De aquí se deduce que no podemos ser máquinas. Lo cierto es que Turing no consigue contrarrestar este aspecto.

 

La percepción extrasensorial pone punto y final a la retahíla de críticas. Las manifestaciones extrasensoriales (telepatía, clarividencia, precognición y psicoquinesia) ponen en duda que nuestros cuerpos se muevan sencillamente de acuerdo con las leyes de la física. Puede replicarse que no pocas teorías científicas siguen funcionando en la práctica pese a estar en conflicto con la percepción extrasensorial. No es empero suficiente consuelo para Turing, quien, para salir del paso, trata de echar mano de un generador de números aleatorios. Por segunda vez, un argumento poco convincente, como reconoce el propio matemático.

 

 

La ciencia actual

 

La máquina universal se convirtió en la base de una revolución informática. Pero las preguntas de Turing siguen todavía hoy abiertas. Ninguna máquina presume hoy de haber superado con total éxito el test de Turing, cuya aplicación práctica más habitual la encontramos en los captchas, empleados para la eliminación de accesos automáticos en las páginas web. La prueba más común consiste en introducir un conjunto de caracteres que se muestran en una imagen distorsionada que, se supone, ninguna máquina es capaz de comprender (ni por tanto, introducir) de forma correcta, por lo que sólo un ser humano podría hacerlo.

 

¿Qué separa hoy a los seres humanos de las máquinas? “Muchísimas cosas. Lo más fundamental es que las máquinas actuales emulan actividades muy concretas de la inteligencia, es decir, son inteligencias especializadas pero no generalistas. Ningún sistema de inteligencia artificial tiene cualidades generales como las de un ser humano. Aunque cada uno de nosotros pueda tener una especialización, eso no significa que solamente sepamos de lo que somos muy expertos;  tenemos la capacidad de entender una gran cantidad de ámbitos distintos. La máquina en absoluto tiene esta facultad generalista”, explica Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IIA-CSIC).

 

En la comunidad internacional conviven varios puntos de vista. Desde los más optimistas, que consideran que igualar o incluso superar la inteligencia humana será posible a corto plazo; hasta quienes lo niegan rotundamente. Mántaras lo precisa: “Lo que está claro es que las inteligencias artificiales serán cada vez más sofisticadas, más versátiles y más generales. Ahora, ¿hasta qué punto?, ¿hasta dónde se va a llegar? Nadie lo puede predecir. En investigación científica no es normal hablar de imposible, así que a priori yo no veo nada que pueda impedir seguir por ese comino”.

 

¿Hasta que sean indistinguibles o superiores a las de un ser humano? “Entramos ya en una reflexión muy especulativa y no lo tengo claro. Eso sí, por muy sofisticadas y generales que puedan llegar a ser, será una inteligencia distinta a la humana. Si el cuerpo y la manera de percibir el entorno es diferente, la inteligencia que se desarrolla también lo es. Si los seres humanos, en vez de caminar erguidos sobre dos piernas y tener visión sobre el espectro visible, tuviéramos sensores en el infrarrojo y en el ultravioleta y anduviéramos reptando como las serpientes, pues tendríamos un cerebro totalmente distinto. El cuerpo determina el tipo de cerebro que contiene. La mente no es independiente ni de la forma del cuerpo ni de la forma de interactuar con el entorno”, argumenta el director del IIA-CSIC.

 

 

El ajedrez como problema lógico-matemático

 

El funcionamiento de los programas de ajedrez consiste, esencialmente, en explorar un número muy elevado de posibles futuros movimientos y aplicarles una función de evaluación al resultado. No es casual que Alan Turing fuera gran aficionado al tablero. De hecho, fue el primero en diseñar un programa que podía jugar al ajedrez.

 

El ajedrez siempre ha sido considerado como una de las ocupaciones humanas más difíciles e intelectuales. La historia recoge no pocos hitos en la lucha del hombre contra la. máquina frente a un tablero. Fue en el siglo XVIII cuando empezó a germinar la idea de crear una máquina capaz de jugar al ajedrez. Uno de los primeros intentos más sonados resultó ser un fraude: El Turco. Un falso autómata con forma de cabina repleta de mecanismos jugar al ajedrez sin parangón… hasta que se descubrió que en su interior se escondía un maestro del ajedrez. Tras aquella vergonzosa revelación, el tema no volvió a tocarse y cayó en el olvido, hasta la aparición de la computadora en la década de los cincuenta.

 

El Turco fue una famosa farsa que simulaba ser un autómata que jugaba al ajedrez. Fue construido y revelado por Wolfgang von Kempelen en 1769. Tenía la forma de una cabina de madera de un metro veinte de largo por 60 cm de profundidad y 90 de alto, con un maniquí vestido con túnica y turbante sentado sobre él. La cabina tenía puertas que una vez abiertas mostraban un mecanismo de relojería y cuando se hallaba activado era capaz de jugar una partida de ajedrez contra un jugador humano a un alto nivel. También podía realizar el Problema del caballo con facilidad. Sin embargo, la cabina era una ilusión óptica bien planteada que permitía a un maestro del ajedrez esconderse en su interior y operar el maniquí. Consecuentemente, El Turco ganaba la mayoría de las partidas.

 

La primera computadora que logró competir (aunque de forma poco brillante) en un campeonato humano fue el programa McHack, en 1967. Dos décadas más tarde, científicos de la Universidad Carnegie Mellon (en Estados Unidos) empezaron a trabajar en un potente software llamado a derrotar al ser humano en el arte del ajedrez: Deep Blue. Su carta de presentación abrumaba: un computador con 32 procesadores trabajando en paralelo y varios chips específicos que le permitían considerar múltiples desarrollos futuros posibles y evaluar millones de configuraciones por segundo. Gary Kaspárov, campeón del mundo por esos años y considerado todavía por muchos como el mejor ajedrecista de todos los tiempos, recogió el guante. La batalla se libró en febrero de 1996. El primer puñetazo en la mesa lo dio Deep Blue, que sorprendió a propios y extraños adjudicándose la primera partida. Pero el discurso pronto adquirió tintes humanos: Kaspárov ganó la segunda, empató la tercera y finalmente derrotó a la máquina.

 

La revancha llegó un año más tarde, en mayo de 1997. Asesorados por grandes maestros, los técnicos de IBM habían trabajado al máximo para perfeccionar la máquina. Si el año anterior Deep Blue podía escanear cien millones de posiciones por segundo, en 1997 llegaba a los doscientos millones. Deep Blue no cometería los mismos errores y derrotó a Gary Kaspárov. La máquina quedó desmantelada tras el duelo y no ha vuelto a jugar desde entonces. Pero la polémica ya estaba servida: no fueron pocos, empezando por el propio Kaspárov, quienes acusaron a IBM de hacer trampas utilizando un jugador humano durante la partida para incrementar la fuerza estratégica de la computadora. Lo cierto es que el debate sobre la superioridad de unos u otros sigue abierto porque no es fácil organizar un verdadero encuentro limpio hombre-máquina. Por ejemplo, se considera injusto que los jugadores tengan que ganar su título en torneos que les enfrentan a un variado conjunto de oponentes, mientras que las computadoras son ocasionalmente optimizadas para un oponente determinado. Además, al contrario que el humano, las máquinas tienen acceso a grandes bases de datos, con multitud de aperturas y finales ajedrecísticos.

 

“El software más potente juega al ajedrez mejor que nadie y los seres humanos hace tiempo que no pueden hacer nada al respecto. Por eso no hay torneos de hombres y máquinas, porque ganarían prácticamente siempre las máquinas. Pero este software no sabe hacer otra cosa que jugar al ajedrez. Nosotros no somos los mejores en todo pero sabemos hacer de todo”, recuerda el director del IIA-CSIC.

 

Lo que también sigue abierto es el reto de resolver completamente el ajedrez en sí mismo, de dar forma a la conjetura de si hay (o no) un método computacionalmente permisible para resolver el propio arte del ajedrez, algo que hoy por hoy no parece realista. No se ha demostrado que haya un camino asequible para determinar el mejor movimiento en una partida de ajedrez, ni se ha probado ni lógica ni matemáticamente que un algoritmo pueda resolver la posición inicial en una cantidad de tiempo aceptable. No hay nada que indique hasta ahora la posibilidad práctica de la resolución del ajedrez. ¿Será hasta que puedan pensar (mejor) las máquinas?

 

 

 

 

J. Marcos es reportero (texto y fotos) freelance, para medios tanto nacionales como extranjeros. Con estudios en Periodismo (licenciatura y postgrado) y Filosofía (licenciatura y máster), está especializado en temática internacional y trabaja como corresponsal desde diferentes países. Sus artículos en FronteraD pueden leerse aquí. Mantiene abierta la ventana virtual www.desplazados.org.

 

 

 

 

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Autor: J. Marcos